「敵対的機械学習」に関する記事
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敵対的機械学習は、人工知能（AI）に依存するコンピュータシステムを騙すためのトリックを使うことだよ。これらのトリックは、AIが明らかな理由もなく誤った動作をするようにするための入力データに対する微妙な変更が多いんだ。
顔認証攻撃
顔認識システムでは、このタイプの攻撃がソフトウェアを騙して人を誤認識させたり、識別できなかったりすることがあるよ。一部の攻撃は特定のシステムだけを狙っていて、広範囲な攻撃にはあまり役立たないけど、異なるユーザーやシステムに適応できる方法もあって、効果が高まるんだ。
自動運転における深度推定
敵対的攻撃が懸念されるもう一つの分野は自動運転車だよ。この車はAIを使って道路上の他の物体との距離を理解するんだ。過去の攻撃は簡単な2D画像を使ってシステムを妨害しようとしたけど、異なる角度からは簡単に失敗することがあった。でも新しい方法は3D画像を使うことに焦点を当てていて、攻撃がより効果的で検出しづらくなってるんだ、悪天候でもね。
結論
敵対的機械学習は、これらの攻撃に対してAIシステムが安全であることを保証することの難しさを浮き彫りにしていて、AIの安全性向上のための研究と改善が必要だって示してるんだ。